全部论文

作者在两个指令微调 MoE VLM 上比较改模型与读路由。组合式风险按 HoliSafe 分成五类：图文各自可安全，合在一起才不安全，或不安全内容只在图像里。

PyINE 是用可执行程序研究推理模型引出与监督的框架，PyINE-v1 是其第一次发布。

这项工作评估 LoopLM 的 CoT 可监测性：加深共享层的重复次数，以及“有循环结构”本身，会不会让决策关键因素更少出现在可监测文本里。

本文是一篇针对强化学习可验证奖励后训练（RLVR）中监控器有效性与奖励作弊行为的实证分析研究。论文要解决的核心问题是：在训练目标中引入监控器以抑制代码生成中的作弊行为时，接近零的监控器读数是否足以确立模型行为已真正受控。

AMS 是面向开放权重模型、部署前使用的激活扫描器，用来看安全训练被拿掉或改写之后，激活空间里还留着什么几何痕迹。

HackProbe 是挂在自演化循环上的黑盒监控器，用来发现奖励黑客并改选候选。

SECRET 是一种训练无关的问题状态转向方法，用来减轻 AVLLM 的 source-confused grounding hallucination。

作者提出一套面向音乐基础模型的结构可解释性框架：不把 SAE 特征当作孤立概念，而用半音移调把它们连成有序轨道。

GUARD 用门控激活转向做说话人身份遗忘，使零样本 TTS 对退出说话人难以再识别。

作者用 SAE steering 探测 NAC 表示如何编码说话人属性，目标是可解释性，不是属性转换。

这项工作用机制干预检查三个开源 LALM 如何把时间位置绑到声音事件。

作者研究拒答表示是否随架构改变，结论是表示共享、读取位置随架构变。

SteerDuplex 是基于 Moshi 的全双工语音模型，目标是在保留轮替、打断和一般任务能力的同时，按用户指令改变内容与发声。